基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障的特点,运用BP神经网络技术对传统的电力变压器故障诊断方法加以完善,以TMS320VC5402 DSP为硬件核心,设计了高速实时电力变压器故障诊断模块,同时利用Zigbee网络实现了电力变压器故障远距离无线诊断。通过电力变压器故障诊断实例,比较了BP神经网络法和传统的改良三比值法在诊断电力变压器故障类型方面的性能。比较实例表明,基于BP网络远程无线电力变压器故障诊断方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类诊断,提高了诊断准确率,同时还可以进行远距离无线诊断,从而节省了成本。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性.     

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统 BP 神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt 算法的 BP 神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断.该算法通过优化 BP 神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度.通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断分析

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究了一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法。通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明了本算法的有效性。     

电力变压器故障诊断的人工免疫网络分类算法

变压器油中溶解气体分析是电力变压器绝缘故障诊断的重要方法.文中将人工免疫网络分类算法应用于电力变压器故障诊断,利用增加抗原、记忆抗体类别信息的人工免疫网络对故障样本进行学习,可以获取更好地表征故障样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对故障样本进行分类.经大量实例分析,并将其结果与IEC三比值法和BP神经网络等方法的结果相比较,表明该算法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,具有较高的诊断准确率.     

基于L-M算法的BP网络在变压器故障诊断中的应用

针对传统BP神经网络算法在变压器故障诊断中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,通过对基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络进行深入研究,并最终应用于变压器故障诊断。该算法通过优化BP神经网络的搜索方向,加快了网络训练速度,提高了网络训练的精度。通过对实例数据仿真,证明了本方法能够有效地诊断出变压器的故障,为变压器故障诊断提供了一条新途径。     

变压器油色谱在线监测中BP神经网络算法分析

针对现今变压器故障诊断方法存在的编码不齐全、准确率不够高等问题,提出了一种基于BP神经网络的变压器油色谱在线监测综合智能诊断方法.该方法结合国标阚值诊断以及改良三比值法,运用BP神经网络理论诊断变压器综合运行状态.运用Matlab建立基于特征气体的BP神经网络变压器故障诊断模型,发现BP神经网络具有良好的特征提取功能,但是通过不断训练发现,只运用BP神经网络对变压器进行诊断得到的变压器运行状态并不是十分准确.最后,结合常用的比值法,通过仿真对实例进行综合诊断,得出此方法运用到变压器故障诊断中具有更高的准确性.     

基于径向基函数网络的大型电力变压器故障诊断

研究了径向基函数（RBF）神经网络的模型结构及其在电力变压器故障诊断中的实现方法,介绍了变压器故障诊断的RBF模型.通过故障诊断及仿真实例分析,将RBF网络与BP网络的性能进行比较,得出RBF神经网络训练速度快、逼近误差小、能够更有效地解决电力变压器故障诊断问题的结论.     

基于量子神经网络信息融合的变压器故障诊断

针对电力变压器故障的多样性和故障信息的不确定性、数据量大及无规律性的特点,提出了基于量子神经网络信息融合的故障诊断方法.将多个电力变压器故障参数信息引入到各子量子神经网络进行局部融合诊断,再将各局部诊断信息引入决策融合网络进行全局融合,最终诊断出5种电力变压器故障并给出可信度评价.实验仿真结果表明:量子神经网络信息融合方法有效,诊断结果可靠,能将不确定性的数据合理地分配到各类故障模式中,故障正判率达到97.78％,远高于BP神经网络信息融合及改良IEC三比值法.     

基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率。